Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Perancangan Rule-Based Classification bagi Guru Baru Teknik Informatika
Ary Ramadhan 1 , Asrul Huda 2 , Syerlie Annisa 3 , Irman Efendi 4
1 Universitas Negeri Padang, aryramz91@gmail.com, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
2 Universitas Negeri Padang, asrulhuda@gmail.com, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
3 Universitas Negeri Padang, syerlieannisa@gmail.com, Jl. Prof. Dr. Hamka, Padang, Indonesia
4 AMIK Bukittinggi, irmanefendi625@gmail.com, Jl. Birugo Bungo, Bukittinggi, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : : November 15, 2022 : : Desember 1, 2022 : : Desember 6, 2022 Guru  dan  dosen  memiliki  kewajiban  untuk  menetapkan kualifikasi  akademik,  kompetensi,  sertifikat  pendidik,  sehat jasmani  dan  rohani,  serta  memiliki  kemampuan  untuk mewujudkan  tujuan  pendidikan  nasional.  Guru  Teknik Informatika  yang  belum  mengetahui  kualifikasi  konsentrasi secara  ilmiah  cenderung  mengajar  pada  bidang  konsentrasi yang  salah.  Hal  ini  didapatkan  berdasarkan  wawancara dengan beberapa  guru  Teknik  Informatika  yang  menyatakan bahwa  alasan  mengajar  pada  konsentrasi  yang  tidak  sesuai bidang keilmuannya dikerenakan tidak mengetahui konsentrasi apa yang dikuasai. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kualifikasi guru baru jurusan Teknik Informatika sesuai  dengan  kompetensi  yang  dimiliki  pada  masa  yang akan  datang.  Penelitian  ini  menggunakan  jenis  klasifikasi rule-based  classification  untuk  menemukan  fungsi  prediksi yang  mengelompokkan  guru  berdasarkan  kualifikasi.  Rule- based classification dapat mengklasifikasi sejumlah sentimen dengan  menggunakan  aturan  yang  dapat  dibentuk  sesuai kondisi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian.  Berdasarkan aturan  tersebut,  dapat  diketahui  pengklasifikasian  guru  baru jurusan Teknik Informatika dibagi ke dalam tiga konsentrasi, yaitu Multimedia, Rekayasa Perangkat Lunak, dan Teknologi Komputer.  Rule  yang  digunakan  terdiri  dari  21  rule  yang telah  dikembangkan  bersama  professional  yang  memiliki kompetensi  dibidangnya.  Berdasarkan  hasil  uji  efektivitas rule  yang  dikembangkan  terlihat  dari  capaian  keberhasilan pengkualifikasian  terhadap  30  orang  responden.  Rule  yang diimplementasikan dalam bentuk soal uji kompetensi kepada guru Teknik Informatikan sudah berdasarkan Standar Ukuran Efektivitas Sesuai Acuan Litbang Depdagri memiliki tingkat capaian  “Sangat  Efektif”  dalam  mengkualifikasian  Guru Teknik Informatika kedalam bidang konsentrasi Multimedia, Rekayasa Perangkat Lunak dan Teknik Komputer Jaringan.
Kata Kunci : Aturan
Kualifikasi Guru baru Teknik informatika
Rule-based classification

## Abstract
Teachers  and  Lecturers  are  required  to  have  academic  qualifications,  competencies,  educator certificates,  physical  and  spiritual  health,  and  have  the  ability  to  realize  national  education goals.  Informatics  Engineering  teachers  who  do  not  know  the  qualifications  for  concentration scientifically  tend  to  teach  in  the  wrong  concentration  field.  This  was  obtained  based  on interviews  with  several  Informatics  Engineering  teachers  who  stated  that  the  reason  for teaching at concentrations that were not in accordance with their scientific fields was because they did not know what concentration to master. This study aims to qualify teachers majoring in Informatics in accordance with the competencies possessed in the future. This study uses a type of  rule-based  classification  to  find  a  predictive  function  that  groups  teachers  based  on qualifications.  Rule-based  classification  can  classify  sentiments  by  using  rules  that  can  be formed according to the conditions needed in the study. Based on these rules, it can be seen that the  classification  of  new  teachers  majoring  in  Informatics  Engineering  is  divided  into  three concentrations,  namely  Multimedia,  Software  Engineering,  and  Computer  Technology.  The rules used consist of 21 rules that have been developed with professionals who have competence in their fields. Results Based on the effectiveness test of the developed rules, it can be seen from the  successful  qualification  of  30  respondents.  the  rules  that  are  implemented  in  the  form  of competency  test  questions  for  Informatics  Engineering  teachers  are  based  on  Standards  of Effectiveness  According  to  the  Ministry  of  Home  Affairs  R&D  Reference  and  have  an achievement  level  of  "Very  Effective"  in  qualifying  Informatics  Engineering  Teachers  into  the concentration areas of Multimedia, Software Engineering and Computer Network Engineering.

## 1. Pendahuluan
Tujuan  pendidikan  nasional  adalah mencerdaskan kehidupan bangsa dan
mengembangkan manusia
Indonesia
seutuhnya  yaitu  manusia  yang  beriman  dan bertaqwa  pada  Tuhan  Yang  Maha  Esa, berbudi pekerti luhur, memiliki keterampilan dan  pengetahuan,  berkepribadian  mantap, mandiri,  sehat  jasmani  dan  rohani,  serta mempunyai  tanggung  jawab  yang  tinggi terhadap  masyarakat,  bangsa  dan  Negara (Peraturan  Pemerintah,  2017) . Pendidikan akan  membuat  manusia  mengembangkan potensi dirinya sehingga mampu menghadapi setiap  perubahan  yang  terjadi  akibat  adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi.
Guru  sebagai  penyelenggara  pendidikan menjadi  unsur  penting  faktor  penentu tercapainya  keberhasilan  pembelajaran  yang diamanatkan  oleh  Undang-undang.  Guru adalah pendidik profesional yang mempunyai tugas,  fungsi,  dan  peran  penting  dalam mencerdaskan  kehidupan  bangsa  (Annisa  et al.,  2021).  Berdasarkan  Undang-Undang Guru dan Dosen, profesional adalah pekerjaan  atau  kegiatan  yang  dilakukan  oleh seseorang  dan  menjadi  sumber  penghasilan kehidupan yang memerlukan keahlian,
kemahiran,  atau  kecakapan  yang  memenuhi standar  mutu  atau  norma  tertentu  serta memerlukan pendidikan profesi.
Seorang  guru  yang  profesional  dituntut dengan sejumlah persyaratan minimal, antara lain:  memiliki  kualifikasi  pendidikan  profesi yang memadai, memiliki kompetensi keilmuan  sesuai  dengan  bidang  yang ditekuninya, memiliki kemampuan berkomunikasi  yang  baik  dengan  anak didiknya,  mempunyai  jiwa  kreatif  dan produktif,  mempunyai  etos  kerja  dan komitmen  tinggi  terhadap  profesinya,  dan selalu  melakukan  pengembangan  diri  secara terus  menerus (continuous  improvement) melalui  organisasi  profesi,  internet,  buku, seminar, dan semacamnya  (Richardo, 2016). Kualifikasi  dan  kompetensi  yang  harus dimiliki  guru  selanjutnya  dijelaskan  dalam UU  No  14  tahun  2005  tentang  Guru  dan Dosen pasal 8, pasal 9 dan pasal 10. Adapun pasal  8  yang  berbunyi  bahwa  guru  wajib memiliki  kualifikasi  akademik,  kompetensi, sertifikat pendidik, sehat jasmani dan rohani, serta memiliki kemampuan untuk mewujudkan  tujuan  pendidikan  nasional. Kualifikasi akademik sebagaimana dimaksud dalam  Pasal  8  diperoleh  melalui  pendidikan tinggi program sarjana atau program diploma
empat. Kompetensi guru sebagaimana dimaksud dalam Pasal 8 meliputi kompetensi pedagogik, kompetensi kepribadian, kompetensi sosial, dan kompetensi profesional yang diperoleh melalui
pendidikan  profesi  (Peraturan  Pemerintah, 2005).
Berbagai  cara  ditempuh  pemerintah guna  memenuhi  amanat  undang-undang tentang standar nasional pendidikan tersebut, terutama  peningkatan  profesionalisme  guru. Diantaranya  upaya  yang  dilakukan  kahir- akhir  ini  antara  lain  adalah  melalui  Uji Kompetensi  Guru  (UKG),  Penilaian  Knerja Guru (PKG) dan Pengembangan Keprofesian Berkelanjutan  (PKB)  (Santiyadnya,  2011). UKG wajib diikuti semua guru dalam jabatan baik  guru  PNS  maupun  bukan  PNS. Pelaksanaan  UKG  melibatkan  berbagai instansi antara lain BPSDMPK-PMP, LPMP, dan Dinas Pendidikan Kabupaten/Kota.
Uji  Kompetensi  Guru  (UKG)  yang dilaksanakan,  diharapkan  dapat  dijadikan sebagai  sarana  memetakan  kompetensi  guru yang  hasilnya  akan  ditindaklanjuti  sebagai acuan  dalam  pembinaan  guru  sehingga  guru memiliki  kompetensi  dan  profesionalisme yang diharapkan.
UKG dilaksanakan dengan tujuan umum antara lain :
1. Memberikan gambaran tentang
kompetensi  pedagogik  dan  kompetensi professional  guru  sesuai  dengan  standar yang telah ditetapkan,
2. Memberikan peta penyebaran kompetensi  guru  sebagai  pertimbangan dalam  penentuan  pelatihan  yang  akan diberikan kepada guru.
3. Memperoleh  hasil  uji  kompetensi  yang dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam penyusunan kebijakan terhadap
pemberian  penghargaan  dan  apresiasi kepada guru (Sayekti, 2019).
Data  yang  diperoleh  dari  Direktorat Jendral  Guru  dan  Tenaga  Kependidikan, Kemdikbud  2015  tentang  hasil  UKG Nasional sebagai  berikut
Tabel 1. Hasil UKG Nasional 2015 No Provinsi Rerata 1. Aceh 45,27 2. Bali 55,92 3. Bangka Belitung 55,1 4. Banten 52,2 5. Bengkulu 50,5
6. DI Yokyakarta 62,36 7. DKI Jakarta 62,36 8. Gorontalo 48,88 9. Jambi 48,69 10. Jawa Barat 55,15 11. Jawa Tengah 58,36 12. Jawa Timur 56,71 No Provinsi Rerata 13. Kalimantan Barat 50,28 14. Kalimantan Selatan 53,14 15. Kalimantan Tengah 48,23 16. Kalimantan Timur 52,3 17. Kalimantan Utara 51,95 18. Kepulaun Riau 54,72 19. Lampung 49,75 20. Maluku 44,57 21. Maluku Utara 41,96 22. Nusa Tenggara Barat 49,26 23. Nusa Tenggara Timur 47,07 24. Papua 47,93 25. Papua Barat 47,52 26. Riau 51,68 27. Sulawesi Barat 46,83 28. Sulawesi Selatan 49,12 29. Sulawesi Tengah 46,85 30. Sulawesi Tenggara 47,77 31. Sulawesi Utara 48,25 32. Sumatera Barat 54,77 33. Sumatera Selatan 48,62 34. Sumatera Utara 48,96 Berdasarkan Tabel 1 (Maulipaksi, 2016),  didapatkan  rata  –  rata  nasional  53,02 dari target nasional yang ditetapkan pemerintah 55,00. Ini menunjukan kurangnya kompetensi  guru  secara  nasional  yang  perlu di  tingkatkan  demi  tercapainya  tujuan pembelajaran nasional.
UKG yang dilakukan didasarkan bidang keahlian yang diajukan oleh guru. Pengajuan yang  dilakukan  oleh  guru  telah  didasarkan latar  belakang  pendidikan  guru,  namun khusus  pada  kasus  guru  Teknik  Informatika, latar  belakang  pendidikan  guru  Teknik Informatika tidak dapat menentukan kualifikasi bidang keahlian guru kedalam tiga konsentrasi  yaitu  konsentrasi  Multimedia, Rekayasa  Perangkat  Lunak  dan  Teknik Komputer Jaringan (Ramadhan, 2018).
Penyebab guru Teknik Informatika salah dalam  mengajukan  bidang  keahlian  saat proses  UKG  adalah  karena  belum  adanya pengkualifikasian  yang  dilakukan  secara ilmiah untuk mengkualifikasikan guru
Teknik  Informatika  kedalam  tiga  bidang konsentrasi yang ada pada Teknik
Informatika. Ketika guru Teknik Informatika mengajukan  konsentrasi  yang  salah  saat mengikuti  UKG,  itu  akan  berdampak  pada rendahnya hasil UKG guru Teknik Informatika  yang  memberikan  sumbangsih ikut merendahkan hasil UKG secara nasional.
Guru  Teknik  Informatika  yang  belum mengetahui  kualifikasi  konsentrasi  secara ilmiah  cenderung  mengajar  pada  bidang konsentrasi yang tidak sesuai dengan. Hal ini didapatkan  berdasarkan  wawancara  dengan beberapa  guru  Teknik  Informatika  yang menyatakan  bahwa  alasan  mengajar  pada konsentrasi tertentu dikerenakan tidak mengetahui konsentrasi apa yang dikuasai.
Menanggapi  permasalahan  diatas,  penulis mengimplementasikan sebuah algoritma berbasis rule dalam  pengkualifikasian  guru baru khusus teknik informatika kedalam tiga bidang  konsentrasi  dengan  menggunakan metode Rule Based Classification . Algoritma berbasis  rule  dipilih  karena  menghasilkan rule  atau  aturan  yang  sederhana  tetapi memiliki akurasi yang cukup tinggi (Widodo, 2014).

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  dalam  jenis penelitian  eksperimen.  Subjek  penelitian  ini adalah sampel dari guru SMK yang memiliki konsentrasi  teknik  informatika  dan  dianggap memenuhi  kriteria  dan  merupakan  guru Teknik  Informatika  di  beberapa  sekolah  di Sumatera  Barat  yang  berjumlah  30  orang. Penelitian  ini  menggunakan  metode rule- based classification .
Classification adalah  sebuah  model dalam  data  mining  dimana, classifier dikonstruksi  untuk  memprediksi categorical label , seperti “aman ” atau “beresiko” untuk data   aplikasi     peminjaman     uang;   “ya” atau   “tidak   ”   untuk   data marketing ;   atau “ treatment A”,   “ treatment B”     atau “ treatment C”  untuk  data  medis.  Kategori tersebut dapat direpresentasikan  dengan nilai
yang  sesuai  dengan  kebutuhannya,  dimana pengaturan dari nilai tersebut  tidak memiliki arti tertentu (Rodiyansyah, 2015).
Rule-based  Classification  merupakan sebuah rule-based  classifier yang digunakan sebagai sekumpulan dari rule IF-THEN untuk klasifikasi.  Sebuah  aturan IF-THEN dengan form.  Proses  data  klasifikasi  memiliki  dua tahapan,  yang  pertama  adalah Learning : dimana training   data dianalisa   dengan menggunakan   sebuah   algoritma   klasifikasi (Suryani  et  al.,  2019).   Dan  yang  kedua adalah Classification: dimana  pada tahap  ini test  data digunakan  untuk  mengestimasi ketepatan  dari classification  rules .  Jika keakuratan  yang  dikondisikan   dan   yang diperkirakan   dapat   diterima, rule tersebut dapat  diaplikasikan  pada  klasifikasi  lainya dari tuple data yang baru. Metode rule-based classification memiliki kelebihan jika diterapkan  pada  domain  yang  sederhana, maka  rule-based  mudah    untuk    diverifikasi dan    divalidasi. (Subali  &  Fatichah,  2019). Alasan  penggunaan rule-based  classification ini  untuk  mengklasifikasi/mengelompokkan guru  baru  berdasarkan  kemampuan  dan peminatan  mengajar  agar  didapatkan  guru yang berkompetensi dan berkualitas.
Tahapan  penelitian  ini  yaitu  analisis permasalahan, pengumpulan data, implementasi rule yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan penelitian
2.1 Tahap Analisis Masalah
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 142-151 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.919
Pada  tahap  ini  akan  diidentifikasi permasalahan  yang  berhubungan  dengan proses  penentuan  kualifikasi  kompetensi bagi  guru  khususnya  guru  baru  jurusan Teknik  Informatika  untuk  mengikuti kegiatan  Uji  Kompetensi  Guru  (UKG). Kemudian  dilakukan  analisis  terhadap permasalahan yang ada.
2.2 Tahap Pengumpulan Data Pada  tahap  pengumpulan  data  dilakukan dengan metode wawancara kepada guru- guru,  mendapatkan  data  profil  guru Teknik Informatika.

## 2.3 Implementasi Rule-Based Classification
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi pengklasifikasi  guru  Teknik  Informatika ke dalam tiga jenis bidang keahlian yaitu Multimedia,  Rekayasa  Perangkat  Lunak dan Teknik Komputer Jaringan menggunakan  model  data  mining Rule-
Based Classification.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Tahap Analisis Masalah Masalah penelitian ini yaitu sulitnya bagi guru  khususnya  guru  baru  jurusan Teknik  Informatika  di  SMK  tidak  dapat menentukan  kualifikasi  bidang  keahlian yang  mereka  miliki  kedalam  tiga konsentrasi
yaitu konsentrasi
Multimedia,  Rekayasa  Perangkat  Lunak dan Teknik Komputer Jaringan pada saat akan  mengikuti  Uji  Kompetensi  Guru (UKG). Penyebab guru Teknik Informatika  salah  dalam  mengajukan bidang keahlian saat proses UKG adalah karena  belum  adanya  pengkualifikasian yang  dilakukan  secara  ilmiah  untuk mengkualifikasikan guru
Teknik Informatika kedalam tiga bidang konsentrasi  yang  ada  pada  Teknik
Informatika.  Sehingga  ketika  mengikuti
kegiatan  UKG  guru  tersebut  akan mendapatkan hasil yang kurang memuaskan  akibat  guru  tidak  memilih konsentrasi yang sesuai dengan kemampuan yang dimiliki. Setelah dilakukan analisis masalah dan kebutuhan,  terdapat  dua  komponen  yang saling  mendukung  yaitunya  soal  UKG
Teknik  Informatika  yang  sesuai  dengan kisi-kisi kompetensi guru Teknik
Informatika dan aturan dalam pengkualifikasian  guru  yang  diterapkan dengan
penggunaan rule-based classification.
3.2 Tahap Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  dilakukan dengan metode wawancara kepada guru- guru,  mendapatkan  data  profil  guru Teknik  Informatika.  Data  profil  yang diminta  adalah  data  profil  pendidik, tempat tugas pendidik, riwayat pendidikan,  dan  riwayat  keluarga.  Data yang  dibutuhkan  selanjutnya  adalah  data soal UKG yang akan diujikan pada setiap guru  sesuai  konsentrasi  Multimedia, Rekayasa  Perangkat  Lunak,  dan  Teknik Komputer Jaringan.
3.3 Implementasi Rule-Based Classification Rule atau  aturan  yang  akan  digunakan dalam  pengkualifikasain  Guru  baru Teknik  Informatika  sangat  diperlukan untuk  menetapkan  bidang  konsentrasi sesuai minat dan kemampuan guru.
Aturan  dari  pengkualifikasian  ini  diatur berdasarkan masukan yang diperoleh dan luaran  yang  dihasilkan,  pada  Tabel  1 berikut akan ditampilkan fungsi, variabel,  nama  himpunan,  dan  inisial himpunan yang digunakan dalam perancangan  aturan  pengklasifikasian
Guru baru Teknik Informatika.
Tabel 2. Data Pendukung Klasifikasi Guru Teknik Informatika Berdasarkan Konsentrasi

## Keilmuan
Fungsi Variabel Nama Himpunan Inisial Input Jumlah Jawaban Jumlah Jawaban Multimedia Terbanyak Jumlah Jawaban Rekayasa Perangkat Lunak Terbanyak Jumah Jawaban Teknologi Komputer Jaringan Terbanyak JM JR JT Jumlah Bobot Jumlah Bobot Multimedia Terbanyak Jumlah Bobot Rekayasa Perangkat Lunak Terbanyak Jumah Bobot Teknologi Komputer Jaringan Terbanyak BM BR BT Tingkat Kesulitan Soal Jumlah Soal Multimedia Sulit Jumlah Soal Rekayasa Perangat Lunak Sulit Jumlah Soal Teknologi Komputer Jaringan Sulit SM SR ST Fungsi Variabel Nama Himpunan Inisial Output Pengkualifikasian Konsentrasi Konsentrasi Multimedia Konsentrasi Rekayasa Perangkat Lunak Konsentrasi Teknologi Komputer Jaringan KM KR KT
Berdasarkan  Tabel  1  ditemukan  bahwa  nilai dari  variabel  yang  menjadi  prioritas  utama adalah  nilai  dari  variabel  jumlah  jawaban paling  banyak,  diikuti  dengan  variabel prioritas  kedua  yaitu  jumlah  bobot  yang
paling  banyak  dan  variabel  prioritas  ketiga yaitu  jumlah  soal  tersulit  paling  banyak. Berdasarkan  prioritas  variabel  diatas  dapat disusun  rule  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2 sebagai berikut.
Tabel 3. Rule-Based Clasification Guru Baru Teknik Informatika
No Rule R1 IF JM = Ya AND BM = Ya AND SM = Ya THEN Konsentrasi = KM
R2 IF JM = Ya AND BM = Ya AND SM = Tidak THEN Konsentrasi = KM
R3 IF JM = Ya AND BM = Tidak AND SM = Ya THEN Konsentrasi = KM
R4 IF JM = Ya AND BM = Tidak AND SM = Tidak THEN Konsentrasi = KM
R5 IF JM = Tidak AND BM = Ya AND SM = Ya THEN Konsentrasi = KM
R6 IF JM = Tidak AND BM = Tidak AND SM = Ya THEN Konsentrasi = KM
R7 IF JM = Tidak AND BM = Ya AND SM = Tidak THEN Konsentrasi = KM
R8 IF JR = Ya AND BR = Ya AND SR = Ya THEN Konsentrasi = KR
R9 IF JR = Ya AND BR = Ya AND SR = Tidak THEN Konsentrasi = KR
R10 IF JR = Ya AND BR = Tidak AND SR = Ya THEN Konsentrasi = KR
R11 IF JR = Ya AND BR = Tidak AND SR = Tidak THEN Konsentrasi = KR
R12 IF JR = Tidak AND BR = Ya AND SR = Ya THEN Konsentrasi = KR
R13 IF JR = Tidak AND BR = Tidak AND SR = Ya THEN Konsentrasi = KR
R14 IF JR = Tidak AND BR = Ya AND SR = Tidak THEN Konsentrasi = KR
R15 IF JT = Ya AND BT = Ya AND ST = Ya THEN Konsentrasi = KT
R16 IF JT = Ya AND BT = Ya AND ST = Tidak THEN Konsentrasi = KT
R17 IF JT = Ya AND BT = Tidak AND ST = Ya THEN Konsentrasi = KT
R18 IF JT = Ya AND BT = Tidak AND ST = Tidak THEN Konsentrasi = KT
R19 IF JT = Tidak AND BT = Ya AND ST = Ya THEN Konsentrasi = KT
R20 IF JT = Tidak AND BT = Tidak AND ST = Ya THEN Konsentrasi = KT
R21 IF JT = Tidak AND BT = Ya AND ST = Tidak THEN Konsentrasi = KT
Tabel 3 menunjukan rule yang digunakan
dalam pengklasifikasian Guru baru
Teknik Informatika kedalam tiga konsentrasi, yaitu
konsentrasi Multimedia,  Rekayasa  Perangkat  Lunak, dan  Teknologi  Komputer  Jaringan. Rule yang  digunakan  terdiri  dari  21 rule yang telah  dikembangkan  bersama  profesional yang memiliki kompetensi dibidangnya.
3.4 Perancangan Soal Soal adalah materi uji yang dikembangkan untuk mengukur kompetensi  Guru.  Kompetensi  Guru yang  diukur  pada  soal  ini  adalah kompetensi  profesional  Guru  Teknik
Informatika  yang  terbagi  kedalam  tiga konsentrasi, yaitu konsentrasi Multimedia,  Rekayasa  Perangkat  Lunak dan Teknik Komputer Jaringan.
Untuk mengukur ketiga jenis konsentrasi yang  berbeda  ini,  diperlulan  tiga  jenis soal  yang  berbeda  pula.  Untuk  menguji kompetensi  keahlian  Guru  konsentrasi
Multimedia,  dibutuhkan  30  soal  bidang Multimedia,  untuk  menguji  kompetensi keahlian  Guru  Rekayasa  Perangkat Lunak  dibutuhkan  30  soal  bidang Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  untuk mengukur  kompetensi  keahlian  Guru Teknik Komputer Jaringan diperlukan 30 soal  bidang  Teknik  Komputer  Jaringan, dengan komposisi tingkat kesulitan 25 % soal  bertipe  mudah,  50  %  soal  bertipe sedang dan 25 % soal bertipe sulit.

## 3.5 Validasi Soal
Soal  yang  dirancang  sudah  melalui proses  validasi  soal.  Validasi  materi dilakukan  oleh  3  orang  validator  yang pakar  menjadi  ahli  dibidang  konsentrasi Multimedia,  Rekayasa  Perangkat  Lunak dan  Teknologi  Komputer  Jaringan.  Pada tahap  validasi  soal  terdapat  beberapa perbaikan  berdasarkan  saran  saran  dari validator seperti Tabel 3 berikut.
Tabel 4. Revisi Soal
No Sebelum Revisi Setelah Revisi 1. Soal  diupayakan  HOTS  dengan  kedalaman soal C3 keatas Kedalaman soal ditingkatkan pada level C3, C4, C5 dan C6 2. Petunjuk pengerjaan soal belum ditambahkan Petunjuk pengerjaan soal telah ditambahkan Setelah revisi diselesaikan validator memberikan
nilai yang diproses menggunakan  rumus  Aikens’V  seperti  pada Tabel 4 berikut. Tabel 5. Penilaian Validasi Soal Aplikasi NTQ No Indikator Aiken’s Keterangan 1 Indikator 1 0,883 Valid 2 Indikator 2 0,861 Valid Rata rata 0,872 Valid Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  soal  yang digunakan  pada  aplikasi  NTQ  sudah Valid  yang  diperoleh  dengan  rumus Aikens’V sebagai berikut. V = = = = =   = 0,917 (Valid)
Dengan keterangan V = Koefisien Validitas S = r  – lo lo = Angka penilaian validitas yang terendah C = Angka penilaian validitas yang tertinggi R = Angka yang diberikan oleh seorang penilaian.
Berdasarkan  rumus  di  atas  didapatkan nilai Aikens’V indikator 1 item 1 sebesar 0,917.  Setelah  semua  nilai  Aikens,V sebanyak  5  item  pada  indikator  1 diperoleh,  dijumlahkan  dan  di  rata- ratakan sehingga diperoleh nilai Aikens’V rata-rata item 1 sebesar 0,883. Berdasarkan kategori validitas Aikens,V, nilai Aikens’V sebesar 0,883 berada pada kategori Valid.
Penilaian  ini  juga  dilakukan  pada  6 item  di  indikator  2,  untuk  setiap penilian  pada  indikator  2  di  rata- ratakan  sehingga  diperoleh  besaran nilai  Aikens’V  sebesar  0,861  dengan kriteria  Valid.  Hasil  rata-rata  besaran nilai Aikens’V indikator 1 dijumlahkan  dengan  besaran  nilai rata-rata    Aikens,V  indikator  2  dan dirata-ratakan kembali sehingga diperoleh  nilai  rata-rata  Aikens’V soal  yang  digunakan  sebesar  0,872 dengan kategori Valid untuk
digunakan.
3.6 Implementasi Soal Tahap ini bertujuan untuk mendapatakan uji efektifitas  penggunaan soal  hasil  dari penetapan rule untuk  mendapatkan klasifikasi  kompetensi  guru  baru  Teknik Informatika.  Menurut  (Kurniawati  et  al., 2020),  efektivitas  adalah  suatu  keadaan dimana  kemampuan  suatu  sistem  sesuai dengan  keinginan  pengguna.  Setelah dilakukan  uji  validasi  materi  soal  oleh para  validator,  kemudian  soal  uji diimpelementasikan kepada Guru Teknik Informatika  sebanyak  30  orang.  Data  uji efektifitas  diperoleh  melalui  menghitung tingkat  keberhasilan  pengkualifikasian yang  telah  dilakukan  kepada  30  orang Guru  Teknik  Informatika.  Uji  coba dilaksanakan  1  kali  pertemuan  kepada Guru  Teknik  Informatika  yang  akan dikualifikasikan  konsentrasinya.  Berikut uraian uji efektifitas disajikan pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 6. Data Hasil Efektivitas Soal No Praktisi Hasil Klasifikasi 1. Praktisi 1 Berhasil 2. Praktisi 2 Berhasil 3. Praktisi 3 Berhasil 4. Praktisi 4 Berhasil 5. Praktisi 5 Error 6. Praktisi 6 Berhasil 7. Praktisi 7 Berhasil 8. Praktisi 8 Berhasil 9. Praktisi 9 Error 10. Praktisi 10 Berhasil 11. Praktisi 11 Berhasil 12. Praktisi 12 Berhasil
13. Praktisi 13 Berhasil 14. Praktisi 14 Berhasil 15. Praktisi 15 Berhasil 16. Praktisi 16 Berhasil 17. Praktisi 17 Berhasil 18. Praktisi 18 Berhasil 19. Praktisi 19 Berhasil 20. Praktisi 20 Berhasil 21. Praktisi 21 Berhasil 22. Praktisi 22 Berhasil 23. Praktisi 23 Berhasil 24. Praktisi 24 Berhasil 25. Praktisi 25 Berhasil 26. Praktisi 26 Berhasil 27. Praktisi 27 Berhasil 28. Praktisi 28 Berhasil 29. Praktisi 29 Berhasil 30. Praktisi 30 Berhasil Capaian Sangat Efektif
Berdasarkan  data  tabel  5  diatas  didapatkan rasio  efektifitas  diatas  80  %  dengan  tingkat capaian  sangat  efektif.  Hal  ini  membuktikan bahwa rule yang  diimplementasikan  dalam bentuk  soal  uji  kompetensi  kepada  guru Teknik  Informatikan  sudah  berdasarkan Standar  Ukuran  Efektivitas  Sesuai  Acuan Litbang  Depdagri  memiliki  tingkat  capaian “Sangat  Efektif”  dalam  mengkualifikasian Guru  Teknik  Informatika  kedalam  bidang konsentrasi Multimedia, Rekayasa Perangkat Lunak dan Teknik Komputer Jaringan.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan maka diperoleh kesimpulan yaitu :
a. Rule yang  diimplementasikan  dalam bentuk  soal  uji  kompetensi  kepada  guru Teknik  Informatikan  sudah  berdasarkan Standar Ukuran Efektivitas Sesuai Acuan
Litbang Depdagri memiliki tingkat capaian “Sangat Efektif” dalam mengkualifikasian Guru Teknik Informatika  kedalam  bidang  konsentrasi Multimedia,  Rekayasa  Perangkat  Lunak dan Teknik Komputer Jaringan.
b. penelitian ini mengimplementasikan sebuah rule dengan  metode rule-based
classification yang  mengklasifikasikan guru  baru  bidang  Teknik  Informatika  ke dalam tiga konsentrasi, yaitu Multimedia, Rekayasa  Perangkat  Lunak,  dan  Teknik Komputer  Jaringan.  Sehingga  dengan penetapan kualifikasi ini diharapkan akan memudahkan  bagi  para  guru  baru  yang ingin  mengikuti  Uji  Kompetensi  Guru (UKG)  sesuai  minat  dan  kemampuan yang  dimiliki  pada  tiga  konsentrasi tersebut.

## 5. Referensi
Annisa,  S.,  Azizah,  J.,  &  Tambunan,  L.
(2021). Perancangan Dan Implementasi Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis Web  Dalam  Upaya  Meningkatkan Transparansi Dan Akuntabilitas. Satin - Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 7 (2),
44–52.
Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V7i2.756 Kurniawati,  H.,  Latifah,  K.,  &  Fahmi,  S.
(2020).  Sistem  Informasi  Penjadwalan Perawatan  Lcd  Berkala  Berbasis  Web Dengan Metode Rule Based Di Upt Tik Universitas  Pgri  Semarang. Science And  Engineering  National  Seminar 5(Sens  5)-Semarang , 5 (Sens  5),  291–
298. Http://Conference.Upgris.Ac.Id/Index.P hp/Sens/Article/View/1583/720
Maulipaksi, D. (2016). 7 Provinsi Raih Nilai
Terbaik  Uji  Kompetensi  Guru  2015. Kementerian Pendidikan Dan Kebudayaan , 1. Kemdikbud.Go.Id/Main/Blog/2016/01/ 7-Provinsi-Raih-Nilai-Terbaik-Uji-
Kompetensi-Guru-2015 Peraturan  Pemerintah.  (2005). Undang- Undang  Republik  Indonesia (Pp.  1–8).
Https://Drive.Google.Com/File/D/1cm8 6hasjr6ujtvhnosdtbnkqxjtawps0/View Peraturan  Pemerintah.  (2017).  Undang- Undang Nomor 20 Tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional. In Ekombis Sains: Jurnal Ekonomi, Keuangan  Dan  Bisnis (Vol.  2,  Issue  1, Pp. 39–45). Https://Doi.Org/10.24967/Ekombis.V2i 1.48 Ramadhan, A. (2018). Aplikasi Pengkualifikasian New Teacher Qualified  (Ntq)  Dengan  Rule  Based Classification  Method  Guru  Teknik Informatika Sumatera Barat . Repository  Universitas  Negeri  Padang. Http://Repository.Unp.Ac.Id/26856/
Richardo, R. (2016). Program Guru Pembelajar: Upaya Peningkatan Profesionalisme  Guru  Di  Abad  21. Prosiding Seminar Nasional Matematika Dan Pendidikan Matematika , November , 777–785. File:///C:/Users/Syerlie Annisa/Downloads/10905-22918-1- Sm.Pdf
Rodiyansyah, S. F. (2015). Algoritma Apriori Untuk Analisis Keranjang Belanja Pada
Data  Transaksi  Penjualan. Infotech ,
1 (1),
36–39.
Http://Jurnal.Unma.Ac.Id/Index.Php/Inf
otech/Article/View/42
Santiyadnya,  N.  (2011).  Implementasi  Uji
Kompetensi Dan Pengaruhnya Terhadap Kualitas Lulusan Smk Negeri Bidang  Teknologi  Di  Provinsi  Bali. Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Dan Kejuruan (Jptk) , 8 (1), 1–16. Https://Ejournal.Undiksha.Ac.Id/Index. Php/Jptk/Article/View/2889 Sayekti,  W.  N.  L.  (2019).  Kontribusi  Uji Kompetensi Guru, Motivasi Berprestasi, Pengalaman Mengajar Terhadap Kompetensi Profesional Guru. Media  Manajemen  Pendidikan , 2 (1), 123–130. Https://Jurnal.Ustjogja.Ac.Id/Index.Php
/Mmp/Article/View/4071/2189
Subali,  M.  A.  P.,  &  Fatichah,  C.  (2019).
Kombinasi Metode Rule-Based Dan N- Gram  Stemming  Untuk  Mengenali Stemmer Bahasa Bali. Jurnal Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 6 (2), 219. Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.2019621
105
Suryani,  P.  S.  M.,  Linawati,  L.,  &  Saputra,
K.  O.  (2019).  Penggunaan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Pada  Analisis Sentimen Facebook Berbahasa Indonesia. Majalah  Ilmiah  Teknologi Elektro , 18 (1), 145. Https://Doi.Org/10.24843/Mite.2019.V 18i01.P22
Widodo,  P.  (2014).  Rule-Based  Classifier Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Liver. Bianglala  Informatika , Ii (1),  71–80.
Https://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Inde x.Php/Bianglala/Article/View/563